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Enregistrement W3166078442 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.e21127

Impact of <i>KRAS</i> mutational variant on response to immunotherapy in metastatic NSCLC.

2021· article· en· W3166078442 sur OpenAlexafffund
Shelley Kuang, Sally C. M. Lau, Kieran Sharma, Juehea Lee, Malcolm Ryan, Sabine Schmid, Penelope Ann Bradbury, Geoffrey Liu, Frances A. Shepherd, Ming‐Sound Tsao, Natasha B. Leighl, Adrian G. Sacher

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésKRASMedicineMutationInternal medicineOncologyCancerCancer researchColorectal cancerGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e21127 Background: KRAS alterations constitute the most common driver mutations in metastatic non-small cell lung cancers (mNSCLC) and occur in approximately 30% of patients. KRAS mutational subtype as well as the presence of co-mutations has been associated with altered activation of downstream signaling pathways in preclinical models. We hypothesize that different KRAS G12C mutational subsets will be associated with variable clinical outcome and response to therapy. To this end, we have performed a retrospective analysis of survival and treatment outcomes by KRAS mutation subtype (G12C vs non-G12C). Methods: A review of KRAS-mutated mNSCLC patients treated with immunotherapy between 2013 and 2020 was conducted. Patient demographics, smoking status, KRAS mutational subtype, co-mutations and PD-L1 status were collected. Overall response rate (ORR) and progression-free survival (PFS) were analyzed in each subgroup. Results: 98 KRAS mutant mNSCLC patients were treated with immune checkpoint inhibitors (ICI): 37% with a KRAS G12C mutation, 62% with a non-G12C mutation. Patients with a G12C mutation were more likely to be of Caucasian ancestry (86% vs 56%; p = 0.01) whereas all other characteristics were similar between the groups including smoking history, PD-L1 expression ≥50% (61% vs 40%) and the presence of a TP53 co-mutation (48% vs. 54%); all p > 0.05. Treatment patterns were similar between the groups, with PD-1 inhibitor monotherapy given in 86% vs 79% of KRAS G12C and non-G12C patients. Overall response rate was 51% vs 27% in G12C vs non-G12C (p = 0.03). PFS was superior in G12C mutants (19.6 months vs 4.0 months), even after adjusting for smoking history, TP53 co-mutation status and PD-L1 expression (adjusted HR 0.51; p = 0.02). In subgroup analyses, the superiority in PFS was driven by the G12C mutants with high PD-L1 expression (n = 19): 26.8 months in G12C, PD-L1 high vs 4.7 months in G12C, PD-L1 low vs. 4.7 months in KRAS transversion mutations, PD-L1 high vs 4.0 months in transversion mutations, PD-L1 low vs. 3.0 months in transition mutations; p < 0.001. Conclusions: The presence of a KRAS G12C mutation is associated with improved ORR and PFS after treatment with ICI compared to non-G12C mutations in mNSCLC. The greatest benefit in PFS was observed in the subgroup with G12C mutation and high PD-L1 expression. Differential activation of downstream signaling associated with specific KRAS codon 12 mutation variants may modulate the composition of the tumor immune microenvironment thereby contributing to the variable response to immunotherapy. Further understanding on these molecular mechanisms may direct the development of new treatment strategies in KRAS mutant lung cancers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,460 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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